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서명
Application of Distance Covariance to Extremes and Time Series and Inference for Linear Preferential Attachment Networks
저자
Wan, Phyllis
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2018
자료유형
학위논문
소장처
2.
서명
Bayesian Modeling Strategies for Complex Data Structures, with Applications to Neuroscience and Medicine
저자
Lu, Feihan
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2018
자료유형
학위논문
소장처
3.
서명
Point Process Models for Heterogeneous Event Time Data
저자
Wu, Jing
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2019
자료유형
E-Book
소장처
4.
서명
Linear Constraints in Optimal Transport
저자
Stebegg, Florian
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2019
자료유형
E-Book
소장처
5.
서명
Scalable Community Detection in Massive Networks Using Aggregated Relational Data
저자
Jones, Timothy
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2019
자료유형
E-Book
소장처
6.
서명
Essays in High Dimensional Time Series Analysis
저자
Yousuf, Kashif
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2019
자료유형
E-Book
소장처
7.
서명
High-Dimensional Asymptotics for Phase Retrieval with Structured Sensing Matrices
저자
Dudeja, Rishabh
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2021
자료유형
E-Book
소장처
8.
서명
Statistical Machine Learning Methods for the Large-Scale Analysis of Neural Data
저자
Mena, Gonzalo E
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2018
자료유형
학위논문
소장처
9.
서명
Advances in Deep Generative Modeling with Applications to Image Generation and Neuroscience
저자
Loaiza Ganem, Gabriel
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2019
자료유형
E-Book
소장처
10.
서명
Latent Variable Models in Measurement: Theory and Application
저자
Fang, Guanhua
출판사
Columbia University. : ProQuest Dissertations & Theses
청구기호
310
출판년
2020
자료유형
E-Book
소장처
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